Hello world 这个世界上, 几乎所有程序员入门的第一段代码都是Hello World. 原因是当年C语言的作者Dennis Ritchie(丹尼斯 里奇)在他的名著<The C Programming Language>中第一次引入, 传为后世经典, 其它语言亦争相效仿, 以示敬意 [8e87f83d4d2501a1c1248c61a786ccc5.png] 如何创建C语言文件 [7ad55f94d20cdd623cf7b15c5d897971.png] [ad8b418e47011d7013e9
之前学C语言的时候，咱们直接在main函数中使用“异或”位运算符，很容易实现了两数交换。 本节课将在此基础上，把交换两个数的算法，封装到swap函数中。这样不管是哪个地方想要交换两个数，调用swap函数就可以了。 程序1： #include <iostream> using namespace std; void swap(int m, int n) { cout << "Memory address of m: " << &m << endl; cout << "Memory addres
大数据这个架构，好像产品非常多，对于初学者来说似乎很不友好。于是大家觉得，好像和我们之前的开发很不一样。但实际上和之前的开发是一模一样的。为什么一模一样？
25 Nov 2016 工作中的小技巧分享 本文是为了给dev2做一个knowledge share，分享一些我日常工作中总结的小技巧和工具，主要是一些命令行的改造和定义，因为经常执行某一个命令，如果重复几次以后我就想把命令改造得短一些，方便再次执行以节约时间，所以分享出来希望对大家能有所帮助。 Don’t Repeat Yourself（不要重复你自己） 1 进入目录 如果需要频繁的进入某个目录，可以alias一个命令以达到目的，例如： alias
这篇文章主要描述利用RT-THREAD+CherryUSB制作DapLink调试器(R_DapLink)全流程。这里先感谢网友：sakumisu提供cherryUSB协议栈的技术支持。
PeerDB 团队最近完成了针对 Elasticsearch 的数据集成目标连接器的初步开发，并已进入测试阶段。 EElasticsearch 是一个广泛使用的搜索和分析引擎，它建立在分布式多用户能力的文档数据库之上。在多个行业的数据架构案例中都有 Elasticsearch 的广泛应用。
肿瘤是复杂的生态系统，其中异质恶性细胞与免疫细胞和非免疫细胞相互作用，形成肿瘤微环境 (TME) 的复杂细胞网络。由于骨髓细胞构成免疫细胞的关键细胞成分，这些免疫细胞渗透到肿瘤中并在调节肿瘤炎症和血管生成中发挥重要作用。针对骨髓细胞的几种治疗方法正在研究中，但对骨髓细胞的异质性的研究仍然较少。
今天和大家分享的是19年12月发表在OncoTargets and Therapy (IF：3.34)杂志上的一篇文章，“Potential Prognostic and Diagnostic Values of CDC6,CDC45, ORC6 and SNHG7 in Colorectal Cancer”，作者在R中使用了Affy和Limma包对四个GEO数据集和TCGA进行DEGs和DELs差异分析，然后采用了GO和KEGG富集分析，KM生存曲线和COX回归分析寻找与结直肠癌(CRC)患者生存结果相关的异常表达基因，并结合了实时PCR对CRC样品中异常表达的基因进行检测。
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。
在开发自定义ODrive控制代码时，建议您的电动机可以自由连续旋转，并且不与行程有限的传动系统连接
按照高通SDX12平台产品规格，其支持RMNET、ECM、RNDIS、PPP、MBIM等拨号；但经测试，发现Windos下MBIM功能正常，而Linux发送MBIM命令均返回“error: couldn’t open the MbimDevice: Transaction timed out”错误，功能异常无法使用
摘要：本文整理自 OceanBase 技术专家王赫（川粉）在 5 月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
非常好用的开源C/C++ IDE，与mingw搭配使用。替代vc6.0的免费解决方案。
公司简介 寒武纪行歌为全球智能芯片领域的先行者—寒武纪全资的智能驾驶芯片业务主体，成立于2021年，总部位于南京，与上海、北京、深圳、西安多地团队协同联动。 行歌致力于打造世界领先的高性能、高可靠的智能驾驶芯片及解决方案，为“软件定义汽车”提供坚实的“芯”支持，为全球汽车产业客户打造“智行无忧，且行且歌”的用户体验。 行歌作为寒武纪专注智能驾驶领域的全资子公司，将基于寒武纪强大的AI芯片能力，打造超大规模的智能驾驶SOC芯片，智能驾驶软件平台以及算法解决方案，最终建立智能驾驶生态。 FAE 总监 岗位职责：
综述主要介绍了Mast、Dendritic、Monocyte、Macrophage、Neutrophils细胞，其中Neutrophils不是很详细，因此只总结了前4中细胞的亚群marker和特征。以思维导图形式总结在幕布，方便以后增删改查。
“Apache Pulsar 2.3.0 重磅发布！最新版本包含支持在Kubernetes中执行Pulsar Functions，基于JSON Web Tokens的认证方式，C++和Python客户端对Schema的支持，Python Functions对于状态函数的支持，以及一系列新增的IO Connectors（Debezium，Canal，MongoDB， Elastic Search，以及HBase）”
有意思的是它对比了31个已有的 生物学功能基因集数据库，做了一个整理，算是集大成者？包括：
「最长特殊序列」定义如下：该序列为某字符串独有的最长子序列（即不能是其他字符串的子序列）。
STM32-CubeMX USB学习 1. 虚拟com学习 1.1 开发环境 1.2 使用STM32CubeMX配置代码 1.3 串口自发自收 1.4 串口定向printf
在本次实验中，您将使用 Cloudera SQL Stream Builder来捕获和处理来自外部数据库中活动的更改。
在上篇文章 从 SQL Server 到 MySQL （一）：异构数据库迁移 中，我们给大家介绍了从 SQL Server 到 MySQL 异构数据库迁移的基本问题和全量解决方案。全量方案可以满足一部分场景的需求，但是这个方案仍然是有缺陷的：迁移过程中需要停机，停机的时长和数据量相关。对于核心业务来说，停机就意味着损失。比如用户中心的服务，以它的数据量来使用全量方案，会导致迁移过程中停机若干个小时。而一旦用户中心停止服务，几乎所有依赖于这个中央服务的系统都会停摆。
假设我们正在构建一个简单的 Web 应用程序。在大多数情况下，此类项目从最小的数据架构开始。例如，像 MySQL 或 PostgreSQL 这样的关系数据库足以处理和存储许多用户可以使用的数据。他们输入查询，更新它们，关闭它们，更正它们，通常会执行许多操作。它可以是 CRM、ERP、自动银行系统、计费系统，甚至是 POS 终端，应有尽有。
2、通过CDC选中，再用bitblt拷贝或者AlphaBlend融合到目标CDC上。
当然准备把这些基因跟ensembl数据库的ID对应的时候我发现少了3个，然后我搜索发现它们的symbol其实被修改了，可以说变化比较快啦，才几年时间，3 of 50的基因就变了。
Heterogeneity of tumor-infiltrating myeloid cells in era of single-cell genomics 文章地址：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36714348/ 详细信息：Chu X, Zhang Y, Cheng S. Heterogeneity of tumor-infiltrating myeloid cells in era of single-cell genomics. Chin J Cancer Res. 2022 Dec 30;34(6):543-553. doi: 10.21147/j.issn.1000-9604.2022.06.01. PMID: 36714348; PMCID: PMC9829493. 不是学徒作业了，但是看到有翻译的需求，正好自己也很感兴趣，就试着翻译一下，如果有不准确的地方，欢迎批评指正。
摘要：本文整理自顺丰大数据研发工程师覃立辉在 5月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
CDC(Change Data Capture)从广义上讲所有能够捕获变更数据的技术都可以称为CDC，但本篇文章中对CDC的定义限定为以非侵入的方式实时捕获数据库的变更数据。例如：通过解析MySQL数据库的Binlog日志捕获变更数据，而不是通过SQL Query源表捕获变更数据。Hudi 作为最热的数据湖技术框架之一, 用于构建具有增量数据处理管道的流式数据湖。其核心的能力包括对象存储上数据行级别的快速更新和删除，增量查询(Incremental queries,Time Travel)，小文件管理和查询优化(Clustering,Compactions,Built-in metadata)，ACID和并发写支持。Hudi不是一个Server，它本身不存储数据，也不是计算引擎，不提供计算能力。其数据存储在S3(也支持其它对象存储和HDFS)，Hudi来决定数据以什么格式存储在S3(Parquet,Avro,…), 什么方式组织数据能让实时摄入的同时支持更新，删除，ACID等特性。Hudi通过Spark，Flink计算引擎提供数据写入, 计算能力，同时也提供与OLAP引擎集成的能力，使OLAP引擎能够查询Hudi表。从使用上看Hudi就是一个JAR包，启动Spark, Flink作业的时候带上这个JAR包即可。Amazon EMR 上的Spark，Flink，Presto ，Trino原生集成Hudi, 且EMR的Runtime在Spark，Presto引擎上相比开源有2倍以上的性能提升。在多库多表的场景下(比如：百级别库表)，当我们需要将数据库(mysql,postgres,sqlserver,oracle,mongodb等)中的数据通过CDC的方式以分钟级别(1minute+)延迟写入Hudi，并以增量查询的方式构建数仓层次，对数据进行实时高效的查询分析时。我们要解决三个问题，第一，如何使用统一的代码完成百级别库表CDC数据并行写入Hudi，降低开发维护成本。第二，源端Schema变更如何同步到Hudi表。第三，使用Hudi增量查询构建数仓层次比如ODS->DWD->DWS(各层均是Hudi表)，DWS层的增量聚合如何实现。本篇文章推荐的方案是: 使用Flink CDC DataStream API(非SQL)先将CDC数据写入Kafka，而不是直接通过Flink SQL写入到Hudi表，主要原因如下，第一，在多库表且Schema不同的场景下，使用SQL的方式会在源端建立多个CDC同步线程，对源端造成压力，影响同步性能。第二，没有MSK做CDC数据上下游的解耦和数据缓冲层，下游的多端消费和数据回溯比较困难。CDC数据写入到MSK后，推荐使用Spark Structured Streaming DataFrame API或者Flink StatementSet 封装多库表的写入逻辑，但如果需要源端Schema变更自动同步到Hudi表，使用Spark Structured Streaming DataFrame API实现更为简单，使用Flink则需要基于HoodieFlinkStreamer做额外的开发。Hudi增量ETL在DWS层需要数据聚合的场景的下，可以通过Flink Streaming Read将Hudi作为一个无界流，通过Flink计算引擎完成数据实时聚合计算写入到Hudi表。
缺氧作为实体瘤的标志，通过调节缺氧相关基因的表达，对抑制肿瘤生长、转移和耐药性具有指导意义。缺氧也代表了一种肿瘤特异性刺激，已被用于开发前体药物和相应的药物输送系统。细胞分裂周期基因20(CDC20)在肿瘤发生中起着癌基因的作用，已经证实了CDC20 mRNA在乳腺癌患者肿瘤与癌旁组织中的显著上调，并与肿瘤缺氧呈正相关。在此，哈佛大学医学院施进军、Omid C. Farokhzad和吉林大学生命科学学院滕乐生合作通过2-硝基咪唑修饰的多肽与类阳离子脂质化合物的自组装，制备了一种缺氧响应纳米粒(HRNP)，用于携带针对乳腺癌治疗中与乏氧相关的促瘤基因CDC20的siRNA。HRNP介导的siCDC20靶向递送充分沉默了CDC20的表达，显示出较强的抗肿瘤作用。
InBrief:结合在结直肠癌和小鼠的肿瘤模型的肿瘤微环境的单细胞分析结果找到了对CSF1R blcokade 具有不同敏感性的髓系细胞，定义DC细胞和T细胞对anti-40治疗的不同的免疫反应。
https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.232.0.api_streaming.meta/api_streaming/using_streaming_api_durability.htm
如果没有Sqlserver环境，但你又想学习这块的内容，那你只能自己动手通过docker安装一个 myself sqlserver来用作学习，当然，如果你有现成环境，那就检查一下Sqlserver是否开启了代理(sqlagent.enabled)服务和CDC功能。
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
2、在已经存在驱动文件中搜索”DEVICE_ATTR”关键字，如果存在，直接参考已经存在的方法添加一个即可，如下：
CDC是Change Data Capture（数据变更捕获）的缩写,是一种数据同步技术.
简介：TiCDC 是一款 TiDB 增量数据同步工具，通过拉取上游 TiKV 的数据变更日志，具有将数据还原到与上游任意时刻一致的能力，同时提供开放数据协议(TiCDC Open Protocol)，支持其他系统订阅数据变更，TiCDC 可以将数据解析为有序的行级变更数据输出到下游。
如果你对Flink CDC 还没有什么概念，可以参考这里：Flink CDC 原理及生产实践。
摘要：本文由社区志愿者陈政羽整理，内容来源自阿里巴巴高级开发工程师徐榜江 (雪尽) 7 月 10 日在北京站 Flink Meetup 分享的《详解 Flink-CDC》。深入讲解了最新发布的 Flink CDC 2.0.0 版本带来的核心特性，包括：全量数据的并发读取、checkpoint、无锁读取等重大改进。
Verilog语言与软件语言最大的区别就是，因为它是用于描述电路的，因此它的写法是非常固定的，因为电路的变化是非常有限的。学习Verilog的时候，很多时候我们并不是在学习这门语言本身，而是学习其对应的电路特征，以及如何对这个电路进行描述。如果心中没有电路，那么你是不可能写好Verilog的。
在 Windows 上有 GDI+ 来操作位图，不止能完成很多的位图操作，还提供了与 Win32 窗口的互操作，可以截到 Win32 窗口的图片。
作者|周翔 上个月 22 日，备受瞩目的 CVPR 2017 最佳论文在夏威夷会议中心揭晓。本届 CVPR 2017 共有两篇最佳论文（分别被康奈尔和清华团队、以及苹果团队拿下），两篇最佳论文提名，以及一篇最佳学生论文。 除了这些获奖论文之外，CVPR 2017 还收录了一些非常有意思的论文。其中，师从张世富教授的哥伦比亚大学在读博士寿政的论文——“Convolutional-De-Convolutional Networks for Precise Temporal Action Localizat
本文阐述了某商业银行如何利用 TiCDC Syncpoint 功能，在 TiDB 平台上构建一个既能处理实时交易又能进行准实时计算的一体化架构，用以优化其零售资格业务系统的实践。通过迁移到 TiDB 并巧妙应用 Syncpoint，该银行成功解决了原有多个 MySQL 集群所面临的数据分布复杂性和跨库关联查询的挑战，实现了数据处理效率和应用性能的显著提升，确保了实时交易的快速响应和数据分析处理的计算资源需求。
随着系统变得越来越复杂，我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据，以便对其进行监控和查询，而又不会干扰运营数据库。在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。
什么是Docker？ Docker containers wrap a piece of software in a complete filesystem that contains everything needed to run: code, runtime, system tools, system libraries – anything that can be installed on a server. This guarantees that the software will alwa
1991年4月,由James Gosling主导的团队创造了Oak语言,java的前身,1995年5月23号,Oak语言更名Java,并且提出那句注明的:”write Once,Run Anywher
1991年4月,由James Gosling主导的团队创造了Oak语言,java的前身,1995年5月23号,Oak语言更名Java,并且提出那句注明的:”write Once,Run Anywhere”的口号.1996年1月23日,JDK1.0发布.
CDC 变更数据捕获技术可以将源数据库的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的。本文基于腾讯云 Oceanus 提供的 Flink CDC 引擎，着重介绍 Flink 在变更数据捕获技术中的应用。 一、CDC 是什么？ CDC 是变更数据捕获（Change Data Capture）技术的缩写，它可以将源数据库（Source）的增量变动记录，同步到一个或多个数据目的（Sink）。在同步过程中，还可以对数据进行一定的处理，例如分组（GROUP BY）、多表的关联（JOIN）等。 例如对于电商平台，用户的订单
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